岗位描述： 作为强化学习算法实习生，你将参与前沿的强化学习算法研究和应用开发工作。你将协助团队开发、优化和测试强化学习模型，并将其应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。该岗位将为你提供深入了解强化学习理论与实践的机会，并在实际项目中积累经验。 主要职责： 算法开发与优化： 协助设计和实现强化学习算法（如DQN、PPO、A3C等），优化模型的性能和稳定性。 实验设计与执行： 设计并执行强化学习算法的实验，评估不同算法在特定任务上的表现，收集和分析实验数据。 模型训练与调优： 参与大规模模型的训练和调优过程，优化模型参数，提高训练效率和收敛速度。 仿真环境构建： 构建和维护强化学习实验的仿真环境，创建任务场景和模拟数据。 文献调研： 进行相关领域的文献调研，跟踪最新的研究进展，应用新的技术和方法改进现有模型。 技术文档编写： 编写算法设计、实验流程和结果分析的技术文档，帮助团队成员理解和复现工作成果。 任职要求： 教育背景： 计算机科学、人工智能、电子工程、应用数学或相关专业的本科或研究生在读学生。 编程技能： 精通Python编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 强化学习基础： 具备扎实的强化学习理论基础，了解基本的强化学习算法和相关数学原理（如马尔可夫决策过程、策略梯度等）。 数值计算能力： 具有良好的数学和数值计算能力，能够处理复杂的优化问题。 数据分析能力： 熟悉常用的数据分析工具和方法，能够对实验数据进行有效的分析和解读。 学习能力： 具备较强的自学能力和对新技术的敏感度，对强化学习和人工智能领域充满热情。 加分项： 具有机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域的强化学习应用经验。 熟悉OpenAI Gym、DeepMind Lab等强化学习仿真平台的使用。 具备一定的科研经历，曾在相关领域发表过学术论文者优先。